# #字典
# 假设有一个字典`person_info` 储存了一个人的信息，包含不少于5个键值对，如下所示：

#
# 1.打印`person_info` 字典的`name` 值。
# 2.. 修改`age` 的值为 31。
# 3.向字典中添加一个新的键值对 `height": 175`。
# 4.删除字典中的 `is_student"` 键及其值。
# 5.使用循环遍历字典，打印所有的键和值。
# 6.检查字典中是否有 `email"` 这个键，如果没有，添加 `email": "alex@example.com"`。
# 7.将`language` 的值改为只包含 `English"`。
# 8.获取并打印字典中`language` 列表的长度。
# 9.向`language` 列表中添加一种新语言 `French"`。
# 10. 循环插入新的键值对到字典：将 ` hobby'` + 数字 作为键，相应的 ` hobby'` + 数字值 作为值，数字从1至3。

#1.
# print(person_info["name"])
# #2.
# person_info["age"]=31
# print(person_info["age"])
# #3.
# person_info["height"]=175
# print(person_info)
# #4.
# del person_info["is_student"]
# print(person_info)
# # 5.
# for key,value in person_info.items():
#     print(key,value)
# 6
# if "email" not in person_info:
#     person_info["email"] = "alex@example.com"
# print(person_info)
# 7
# person_info["language"].remove("Spanish")
# print(person_info)

# 8.
# print(len(person_info["language"]))

# 9.向`language` 列表中添加一种新语言 `French"`。
# 10. 循环插入新的键值对到字典：将 ` hobby'` + 数字 作为键，相应的 ` hobby'` + 数字值 作为值，数字从1至3。

# person_info = {
#     "name": "Alex",
#     "age": 30,
#     "country": "USA",
#     "language": ["English", "Spanish"],
#     "is_student": False
# }

# 9.
# person_info["language"].append("French")
# print(person_info)
# 10
# for i in range(1,4):
#     key="hobby"+str(i)
#     person_info[key] =key
#
# print(person_info)


# 您是一个数据分析师，现在您有一个包含公司员工个人信息的字典`employees`，其中每个键表示一个员工ID，对应的值是一个包含姓名、年龄、性别、职位、项目组和薪资历史列表的字典。
#
# 员工信息的示例如下：
#

# employees = {
#     101: {
#         "name": "Alice",
#         "age": 30,
#         "gender": "Female",
#         "position": "Data Scientist",
#         "team": "Research",
#         "salary_history": [70000, 80000, 90000]
#     },
#
# }


#
# 需要进行以下操作：
#
# 1. 新增一个员工的信息到`employees`字典中。
# 2. 删除一个指定的员工的信息。
# 3. 更新员工101的年龄至31。
# 4. 增加员工101薪资历史中的最新薪资至95000。
# 5. 计算员工101的平均薪资。
# 6. 找出所有年龄大于25岁的员工的姓名和ID。
# 7. 对`employees`中的每个员工，添加'bonus'键至其字典中，其中值是最新薪资的10%。
# 8. 将员工101的职位更新为"Senior Data Scientist"。
# 9. 从员工的信息中移除`gender`键。
# 10. 创建一个新的嵌套字典，该字典仅包含员工的`name`和`position`。
#
# 需要编写Python代码来执行上述任务，并请确保你的代码可以适用于任何员工人数和任何符合上述格式的员工信息。

employees = {
    101: {
        "name": "Alice",
        "age": 30,
        "gender": "Female",
        "position": "Data Scientist",
        "team": "Research",
        "salary_history": [70000, 80000, 90000,60]
    },

}
# 1.
employees["102"]={"name": "Bob", "age":22, "gender": "Male", "position": "Data Scientist", "team": "Research", "salary_history": [70000,100000]}
# print(employees)
# 2.
# del employees["102"]
# print(employees)
# # 3.
# employees[101]["age"]=31
# print(employees)
# # 4.
# employees[101]["salary_history"].append(95000)
# print(employees)
# # 5.
# len101=len(employees[101]["salary_history"])
# avg=sum(employees[101]["salary_history"])/len101
# print(avg)
# print(len101)
# print(employees[101]["salary_history"])
# 6.
# result = []
# for emp_id,emp_info in employees.items():
#       if emp_info["age"]>25:
#           result.append((emp_id,emp_info["name"]))
# print(result)

# 7.

# for emp_id,emp_info in employees.items():
#     a=emp_info["salary_history"][-1]
#     emp_info["bonus"]=a*0.1
# print(employees)

# 8.
# employees[101]["position"]="Senior Data Scientist"
# for emp_id ,emp_info in employees.items():
#     print(emp_id,emp_info)

# 9.
# for emp_id ,emp_info in employees.items():
#     del emp_info["gender"]
# for emp_id ,emp_info in employees.items():
#     print(emp_id,emp_info)

# 10.
# new_emp={}
# for emp_id ,emp_info in employees.items():
#     new_emp[emp_id]["name"]=emp_info["name"]
#     new_emp[emp_id]["position"]=emp_info["position"]
# print(new_emp)

new_emp = {}
for emp_id, emp_info in employees.items():
    new_emp[emp_id] = {  # 先创建子字典
        "name": emp_info["name"],
        "position": emp_info["position"]
    }
print(new_emp)